MoLFormer-XL
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- IBM
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 25 January 2023
- Auteurs
- Jerret Ross, Brian Belgodere, Vijil Chenthamarakshan, Inkit Padhi, Youssef Mroueh, Payel Das
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology
- Tâche
- Protein generation, Protein folding prediction
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
- Époques
- 4
"MoLFormer-XL has been pretrained on 1.1 billion molecules represented as machine-readable strings of text." 15K steps "PubChem+ZINC (>1 billion data points) datasets" mean token amount (table 4 from supplementary materials): 44.76 44.76*1.1*10^9 = 49236000000 tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 4.5 × 10²⁰ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
125000000000000 FLOP / GPU / sec *(208 hours * 16 GPUs +1 GPU * 12 hours) [see training time notes] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 4.509e+20 FLOP
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA V100
- Chips utilisés
- 16
- Temps en temps réel
- 208 hours (8.7 days)
- Consommation d'énergie
- 9.6 kW
"Together, both techniques raised our per-GPU processing costs from 50 molecules to 1,600 molecules, allowing us to get away with 16 GPUs instead of 1,000. By eliminating hundreds of unnecessary GPUs, we consumed 61 times less energy and still had a trained model in five days. " "Our pretraining task consists of training on the full dataset to 4 epochs. Training a single epoch of just PubChem on a single NVIDIA V100 GPU would take approximately 60 hours. Utilizing Distributed Data Parallel, pre…
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (unrestricted)
- Code d'entraînement
- Open source
Python codes for MoLFormer training and fine-tuning, and Python notebooks for MoLFormer attention visualization, as well as instances of pretrained models, are available at https://github.com/IBM/molformer. Apache 2.0
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- An AI foundation model that learns the grammar of molecules
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
MoLFormer-XL a été publié par IBM, dans le pays enregistré comme United States of America, durant January 2023. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein generation, Protein folding prediction.
Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir.
Entraînement et provenance
L'entraînement a consommé environ 4.5 × 10²⁰ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
MoLFormer-XL — questions courantes
MoLFormer-XL— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein generation, Protein folding prediction. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
MoLFormer-XL— où puis-je le télécharger ?
Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.
MoLFormer-XL— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 4.5 × 10²⁰ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
MoLFormer-XL— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.
MoLFormer-XL— est-ce que c'est open source ?
Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.
MoLFormer-XL— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
MoLFormer-XL— qui l'a créé ?
Il a été publié par IBM, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
MoLFormer-XL— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 2023. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.